公交车到站时间预测模型研究

为了研究影响公交车到站时间的机理,以广州公交140路相邻的3个站点为例,经数据处理和挖掘后,提取停靠时间、行驶时间和社会车速度这3个特征向量,并运用BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等6个模型来预测公交车到站时间。根据公交车到站时间预测的特征和6个预测模型的特征等提出了可拓预测模型。可拓预测模型的RMSE和MAE在所运用模型中是最低的,证明该方法有效。     

基于降噪时序深度学习网络的风电功率短期预测方法

利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。     

基于P波模量的原位胶结充填体强度预测模型研究

原位胶结充填体质量评价通常采用单轴抗压强度作为表征指标,由于在现场工程中无法快速、准确获取充填体的强度值,因此需要建立一种参数易于获取且准确的原位胶结充填体强度预测模型。基于胶结充填体物理力学参数的内在联系,从量纲平衡的角度探索了胶结充填体单轴抗压强度与P波模量的关系。根据C矿和I矿两种原位胶结充填体的密度、P波速度及取芯强度的测试数据,采用线性拟合的方法获得了基于P波模量的原位胶结充填体强度预测模型。通过对C矿和I矿的强度预测模型拟合效果分析可知,P波模量与取芯强度呈正相关性,且拟合效果较好,证明原位胶结充填体强度预测模型精度高,具有很强的实用性。     

庄河地区水资源现状浅析

本文通过对庄河地区水资源的分析及未来需水量的预测,计算其区域余水量。以确定区域经济的规划。     

美国混合动力汽车增长预测

JD Power and Associates的汽车预测部门就混合-电动汽车的前景报道，在2005～2012年期间，预期美国的混合-电动汽车的销售量会增长三倍多。将来，几乎在汽车市场的各个领域都可买到混合-电动汽车，诸如皮卡、微型车及豪华轿车等。     

发光二极管(LED)在照明市场中的光明前景制约LED在普通照明领域被接受的几个因素

尽管发光二极管将逐渐地成为明天的普通照明光源,但仍存在一些制约其被市场接受的因素.可以预见,被市场接受的速度是多方面的,主要原因是LED并非是能一对一地去替换常用的光源.这是因为人们不仅要求LED应成为具有高发光效率和使用寿命长的光源,而且还应该具有宽范围的真实颜色复现功能和合适的色温.     

基于投影寻踪的径向基函数网络在参考腾发量预测中的应用

径向基函数网络(RBFN)已广泛应用于参考腾发量预测等领域，但常用的K均值聚类和自组织特征映射等方法在求取径向基函数网络隐层节点中心时存在较大不足。针对这一问题，本文引入投影寻踪方法，在投影降维的基础上实现对大量高维数据的聚类，建立了基于投影寻踪的径向基函数网络模型，并将该模型应用于山西潇河灌区参考腾发量的预测，研究了不同气象因子输入对参考腾发量预测精度的影响。结果表明，基于投影寻踪的径向基函数网络具有较强的适用性，只需使用最高温度、最低温度、日照时数和旬序数作为输入因子，就能以较高的精度预测参考腾发量。     

简化形式的系统EMC预测分析技术概述

本文探讨了系统级简化形式的电磁兼容性预测分析方法，该方法对于只有几对发-收干扰对的系统EMI的预测分析简洁有效，它避免了大系统间繁复的建模与大量的数据采集及其计算工作，从而对于只考虑其结果的系统间的EMC预测分析提高了效率。